Mapping‑Verfahren verbindet Text mit Ambiguität – Entropie bleibt erhalten

In der neuen Studie wird ein mathematisches Mapping vorgestellt, das natürliche Sprache direkt in die Zustandsräume des sogenannten Non‑Resolution Reasoning (NRR) überführt. NRR ist ein Rahmenwerk, das semantische Mehrdeutigkeiten bewahrt, anstatt sie sofort zu klären. Der Kern des Beitrags ist die Funktion φ, die Text in Überlagerungszustände umwandelt und damit die Ambiguität in einem quantitativen Format hält.

Ein zentrales Ergebnis ist das „Contradiction‑Preservation Principle“, das besagt, dass wirklich mehrdeutige Ausdrücke einen nicht‑null‑Entropie‑Wert besitzen müssen. Um diese Eigenschaft praktisch zu nutzen, wurden bestehende Large‑Language‑Models als Generatoren für mögliche Interpretationen eingesetzt, die anschließend in die NRR‑Zustände überführt werden.

Die experimentelle Validierung umfasste 68 Testsätze, die lexikalische, strukturelle und pragmatische Mehrdeutigkeiten abdeckten. Für ambiguitätstragende Eingaben erreichte das neue Mapping einen durchschnittlichen Shannon‑Entropie‑Wert von 1,087 Bits, während herkömmliche Ansätze, die nur eine Interpretation zulassen, bei 0 Bits blieben. Damit demonstriert die Methode, dass die Ambiguität tatsächlich erhalten bleibt.

Durch die Schaffung einer algorithmischen Brücke zwischen rohem Text und den formalen Zustandsräumen ermöglicht das Mapping eine verzögerte Auflösung von Mehrdeutigkeiten in Sprachmodellen. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für die Entwicklung von KI‑Systemen, die mit Unsicherheit umgehen können, ohne sofort zu einer eindeutigen Interpretation zu greifen.